In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd

!pip install openpyxl
!pip install geopandas
!pip install matplotlib

Requirement already satisfied: openpyxl in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (3.1.5)
Requirement already satisfied: et-xmlfile in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from openpyxl) (2.0.0)
Requirement already satisfied: geopandas in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (1.1.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.24 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (2.3.2)
Requirement already satisfied: pyogrio>=0.7.2 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (0.11.0)
Requirement already satisfied: packaging in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (25.0)
Requirement already satisfied: pandas>=2.0.0 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (2.3.1)
Requirement already satisfied: pyproj>=3.5.0 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (3.7.1)
Requirement already satisfied: shapely>=2.0.0 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from geopandas) (2.1.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from pandas>=2.0.0->geopandas) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from pandas>=2.0.0->geopandas) (2025.2)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from pandas>=2.0.0->geopandas) (2025.2)
Requirement already satisfied: certifi in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from pyogrio>=0.7.2->geopandas) (2025.7.14)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.8.2->pandas>=2.0.0->geopandas) (1.17.0)
Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (3.10.5)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (1.3.3)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (4.59.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (1.4.8)
Requirement already satisfied: numpy>=1.23 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (2.3.2)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (25.0)
Requirement already satisfied: pillow>=8 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (11.3.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (3.2.3)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from matplotlib) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\evahr\anaconda3\envs\master\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.17.0)

1. Hist de precios de venta Madrid¶

In [2]:
evolucion_precio = pd.ExcelFile(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Hist de precios de venta Madrid.xlsx")

print(evolucion_precio.sheet_names)  

['Arganzuela', 'Barajas', 'Carabanchel', 'Centro', 'Chamartín', 'Chamberí', 'Ciudad Lineal', 'Fuencarral-El Pardo', 'Hortaleza', 'Latina', 'Moncloa-Aravaca', 'Moratalaz', 'Puente de Vallecas', 'Retiro', 'Salamanca', 'San Blas-Canillejas', 'Tetuán', 'Usera', 'Vicálvaro', 'Villa de Vallecas', 'Villaverde']
In [3]:
# Leer cada hoja en un diccionario {nombre_distrito: DataFrame}
district_data = {
    sheet_name.strip(): evolucion_precio.parse(sheet_name)
    for sheet_name in evolucion_precio.sheet_names
}
In [4]:
# Crear diferentes Data Frame por cada distrito
# Crear diferentes DataFrame por cada distrito
df_arganzuela = evolucion_precio.parse("Arganzuela")
df_barajas = evolucion_precio.parse("Barajas")
df_carabanchel = evolucion_precio.parse("Carabanchel")
df_centro = evolucion_precio.parse("Centro")
df_chamartin = evolucion_precio.parse("Chamartín")
df_chamberi = evolucion_precio.parse("Chamberí")
df_ciudad_lineal = evolucion_precio.parse("Ciudad Lineal")
df_fuencarral = evolucion_precio.parse("Fuencarral-El Pardo")
df_hortaleza = evolucion_precio.parse("Hortaleza")
df_latina = evolucion_precio.parse("Latina")
df_moncloa = evolucion_precio.parse("Moncloa-Aravaca")
df_moratalaz = evolucion_precio.parse("Moratalaz")
df_puente_de_vallecas = evolucion_precio.parse("Puente de Vallecas")
df_retiro = evolucion_precio.parse("Retiro")
df_salamanca = evolucion_precio.parse("Salamanca")
df_san_blas = evolucion_precio.parse("San Blas-Canillejas")
df_tetuan = evolucion_precio.parse("Tetuán") 
df_usera = evolucion_precio.parse("Usera")
df_vicalvaro = evolucion_precio.parse("Vicálvaro")
df_villa_de_vallecas = evolucion_precio.parse("Villa de Vallecas")
df_villaverde = evolucion_precio.parse("Villaverde")
In [5]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

# Diccionario de dataframes por distrito
distritos = {
    "Arganzuela": df_arganzuela,
    "Barajas": df_barajas,
    "Carabanchel": df_carabanchel,
    "Centro": df_centro,
    "Chamartín": df_chamartin,
    "Chamberí": df_chamberi,
    "Ciudad Lineal": df_ciudad_lineal,
    "Fuencarral": df_fuencarral,
    "Hortaleza": df_hortaleza,
    "Latina": df_latina,
    "Moncloa": df_moncloa,
    "Moratalaz": df_moratalaz,
    "Puente de Vallecas": df_puente_de_vallecas,
    "Retiro": df_retiro,
    "Salamanca": df_salamanca,
    "San Blas": df_san_blas,
    "Tetuán": df_tetuan,
    "Usera": df_usera,
    "Vicálvaro": df_vicalvaro,
    "Villa de Vallecas": df_villa_de_vallecas,
    "Villaverde": df_villaverde
}
In [6]:
# Eliminar el símbolo €/m2, limpia puntos de miles y comas decimales
# Lista de variables de tus DataFrames
nombres_distritos = [
    'df_arganzuela', 'df_barajas', 'df_carabanchel', 'df_centro', 'df_chamartin',
    'df_chamberi', 'df_ciudad_lineal', 'df_fuencarral', 'df_hortaleza', 'df_latina',
    'df_moncloa', 'df_moratalaz', 'df_puente_de_vallecas', 'df_retiro', 'df_salamanca',
    'df_san_blas', 'df_tetuan', 'df_usera', 'df_vicalvaro', 'df_villa_de_vallecas', 'df_villaverde'
]

# Bucle para limpiar y convertir la columna 'Precio m2' en todos
for nombre in nombres_distritos:
    df = globals()[nombre]

    # Asegurarse de que la columna sea tipo texto
    df['Precio m2'] = df['Precio m2'].astype(str)

    # Limpiar símbolos y formato
    df['Precio m2'] = (
        df['Precio m2']
        .str.replace('€/m2', '', regex=False)
        .str.replace('.', '', regex=False)   
        .str.replace(',', '.', regex=False)  
    )

    # Convertir a float, 'nd' y errores serán NaN
    df['Precio m2'] = pd.to_numeric(df['Precio m2'], errors='coerce')

    # Eliminar filas con NaN en 'Precio m2'
    df.dropna(subset=['Precio m2'], inplace=True)
In [7]:
# Lista de variables de tus DataFrames
nombres_distritos = [
    'df_arganzuela', 'df_barajas', 'df_carabanchel', 'df_centro', 'df_chamartin',
    'df_chamberi', 'df_ciudad_lineal', 'df_fuencarral', 'df_hortaleza', 'df_latina',
    'df_moncloa', 'df_moratalaz', 'df_puente_de_vallecas', 'df_retiro', 'df_salamanca',
    'df_san_blas', 'df_tetuan', 'df_usera', 'df_vicalvaro', 'df_villa_de_vallecas', 'df_villaverde'
]
In [8]:
import pandas as pd

# Crear lista de tuplas con el nombre del distrito y su DataFrame ya existente
distritos = [
    ("Arganzuela", df_arganzuela),
    ("Barajas", df_barajas),
    ("Carabanchel", df_carabanchel),
    ("Centro", df_centro),
    ("Chamartín", df_chamartin),
    ("Chamberí", df_chamberi),
    ("Ciudad Lineal", df_ciudad_lineal),
    ("Fuencarral", df_fuencarral),
    ("Hortaleza", df_hortaleza),
    ("Latina", df_latina),
    ("Moncloa", df_moncloa),
    ("Moratalaz", df_moratalaz),
    ("Puente de Vallecas", df_puente_de_vallecas),
    ("Retiro", df_retiro),
    ("Salamanca", df_salamanca),
    ("San Blas", df_san_blas),
    ("Tetuán", df_tetuan),
    ("Usera", df_usera),
    ("Vicálvaro", df_vicalvaro),
    ("Villa de Vallecas", df_villa_de_vallecas),
    ("Villaverde", df_villaverde)
]

# Añadir columna "Distrito" y asegurar que "Mes" sea columna, no índice
dataframes = []
for nombre, df in distritos:
    df_mod = df.copy().reset_index()  
    df_mod["Distrito"] = nombre
    dataframes.append(df_mod)

# Unir todos
hist_precios_madrid = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
In [9]:
hist_precios_madrid = hist_precios_madrid.drop(columns=['index'])
In [10]:
hist_precios_madrid.head()
Out[10]:
Mes Precio m2 Variación mensual Variación trimestral Variación anual Distrito
0 2025-06-01 5729.0 0.01 0.073 0.181 Arganzuela
1 2025-05-01 5669.0 0.036 0.068 0.192 Arganzuela
2 2025-04-01 5472.0 0.024 0.043 0.182 Arganzuela
3 2025-03-01 5341.0 0.006 0.036 0.163 Arganzuela
4 2025-02-01 5310.0 0.012 0.049 0.162 Arganzuela
In [11]:
distritos_lista = list(hist_precios_madrid["Distrito"].unique())
print(distritos_lista)

['Arganzuela', 'Barajas', 'Carabanchel', 'Centro', 'Chamartín', 'Chamberí', 'Ciudad Lineal', 'Fuencarral', 'Hortaleza', 'Latina', 'Moncloa', 'Moratalaz', 'Puente de Vallecas', 'Retiro', 'Salamanca', 'San Blas', 'Tetuán', 'Usera', 'Vicálvaro', 'Villa de Vallecas', 'Villaverde']
In [12]:
# Convertimos la columna Precio m2 a numérica por si aún tiene texto
hist_precios_madrid["Precio m2"] = pd.to_numeric(
    hist_precios_madrid["Precio m2"], errors="coerce"
)

# Sacar describe por distrito
describe_por_distrito = hist_precios_madrid.groupby("Distrito")["Precio m2"].describe()

print(describe_por_distrito)

                    count         mean          std     min      25%     50%  \
Distrito                                                                       
Arganzuela          212.0  3656.174528   693.991459  2658.0  3009.25  3664.5   
Barajas             206.0  3101.271845   384.311705  2546.0  2704.75  3163.0   
Carabanchel         218.0  2243.949541   441.483739  1601.0  1853.00  2177.0   
Centro              217.0  4426.686636   902.037716  3248.0  3731.00  4294.0   
Chamartín           213.0  4804.633803   737.875135  3864.0  4223.00  4688.0   
Chamberí            210.0  4855.171429   996.517313  3562.0  3994.25  4704.5   
Ciudad Lineal       216.0  3006.333333   442.844621  2393.0  2556.75  3012.0   
Fuencarral          215.0  3352.706977   437.548152  2713.0  2968.50  3369.0   
Hortaleza           213.0  3487.281690   483.150476  2739.0  3012.00  3535.0   
Latina              212.0  2284.872642   437.157219  1608.0  1877.50  2288.5   
Moncloa             215.0  3785.823256   580.869560  2991.0  3303.00  3843.0   
Moratalaz           190.0  2425.563158   411.901891  1873.0  2008.25  2494.5   
Puente de Vallecas  216.0  1975.953704   464.945056  1293.0  1523.25  1922.5   
Retiro              208.0  4209.115385   869.612727  3085.0  3439.25  4038.5   
Salamanca           212.0  5314.169811  1249.417369  3991.0  4353.50  4845.0   
San Blas            215.0  2624.693023   392.717014  2040.0  2231.50  2572.0   
Tetuán              218.0  3447.266055   614.993667  2573.0  2912.50  3518.0   
Usera               213.0  2077.244131   428.495389  1456.0  1701.00  2043.0   
Vicálvaro           185.0  2269.535135   471.438571  1625.0  1828.00  2320.0   
Villa de Vallecas   206.0  2399.320388   329.946802  1833.0  2099.00  2414.5   
Villaverde          208.0  1812.322115   376.599067  1250.0  1485.50  1746.5   

                        75%     max  
Distrito                             
Arganzuela          4064.75  5729.0  
Barajas             3326.50  4415.0  
Carabanchel         2608.00  3308.0  
Centro              4989.00  7253.0  
Chamartín           5102.00  7369.0  
Chamberí            5314.25  8333.0  
Ciudad Lineal       3255.25  4606.0  
Fuencarral          3577.50  4898.0  
Hortaleza           3739.00  5031.0  
Latina              2554.25  3638.0  
Moncloa             3992.50  5811.0  
Moratalaz           2621.00  3902.0  
Puente de Vallecas  2371.25  2944.0  
Retiro              4632.75  7295.0  
Salamanca           5801.25  9818.0  
San Blas            2884.50  3656.0  
Tetuán              3706.75  5430.0  
Usera               2375.00  3127.0  
Vicálvaro           2599.00  3426.0  
Villa de Vallecas   2654.00  3275.0  
Villaverde          2049.75  2900.0
In [13]:
import matplotlib.pyplot as plt

# Aseguramos que la columna fecha está en formato datetime
hist_precios_madrid["Mes"] = pd.to_datetime(hist_precios_madrid["Mes"], errors="coerce")

# Filtrar solo la fecha 01/04/2025
filtro = hist_precios_madrid[hist_precios_madrid["Mes"] == "2025-04-01"]

# Agrupar por distrito y calcular el precio medio ese día 
precios_distrito = filtro.groupby("Distrito")["Precio m2"].mean().sort_values()

# Graficar
plt.figure(figsize=(12,6))
precios_distrito.plot(kind="bar")

plt.title("Precio medio por m² en Madrid por distrito (01/04/2025)", fontsize=14)
plt.ylabel("Precio m² (€)", fontsize=12)
plt.xlabel("Distrito", fontsize=12)
plt.xticks(rotation=75)
plt.tight_layout()
plt.show()
No description has been provided for this image
In [14]:
import matplotlib.pyplot as plt

# Aseguramos que "Precio m2" es numérico
hist_precios_madrid["Precio m2"] = pd.to_numeric(
    hist_precios_madrid["Precio m2"], errors="coerce"
)

# Boxplot para toda la serie temporal (varios años)
plt.figure(figsize=(30,40))
hist_precios_madrid.boxplot(column="Precio m2", by="Distrito", grid=False, rot=75)

plt.title("Distribución histórica del Precio por m² en Madrid (por distrito)")
plt.suptitle("")  # eliminar el título extra
plt.ylabel("Precio m² (€)")
plt.xlabel("Distrito")

plt.tight_layout()
plt.show()

<Figure size 3000x4000 with 0 Axes>
No description has been provided for this image

Nº de outliers¶

In [15]:
# Aseguramos que Precio m2 es numérico
hist_precios_madrid["Precio m2"] = pd.to_numeric(hist_precios_madrid["Precio m2"], errors="coerce")

outliers_count = {}

# Recorremos distrito a distrito
for distrito, datos in hist_precios_madrid.groupby("Distrito"):
    serie = datos["Precio m2"].dropna()
    q1 = serie.quantile(0.25)
    q3 = serie.quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    lower = q1 - 1.5 * iqr
    upper = q3 + 1.5 * iqr
    outliers = serie[(serie < lower) | (serie > upper)]
    outliers_count[distrito] = len(outliers)

# Convertimos a DataFrame y lo mostramos
outliers_df = pd.DataFrame.from_dict(outliers_count, orient="index", columns=["N_outliers"]).sort_values("N_outliers", ascending=False)

outliers_df
Out[15]:
N_outliers
Salamanca 12
Chamartín 11
Moncloa 10
Tetuán 8
Chamberí 7
Retiro 7
Fuencarral 5
Moratalaz 4
Centro 3
Ciudad Lineal 3
Hortaleza 3
Arganzuela 2
Barajas 2
Villaverde 2
Latina 1
Carabanchel 0
Puente de Vallecas 0
San Blas 0
Usera 0
Vicálvaro 0
Villa de Vallecas 0
In [16]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# Asegura tipos
hist_precios_madrid["Mes"] = pd.to_datetime(hist_precios_madrid["Mes"], errors="coerce")
hist_precios_madrid["Precio m2"] = pd.to_numeric(hist_precios_madrid["Precio m2"], errors="coerce")


# Sin filtro (todo el histórico):
hist = hist_precios_madrid.copy()

# Lista de distritos
distritos = sorted(hist["Distrito"].dropna().unique())

# Parámetros del panel
n = len(distritos)
ncols = 5
nrows = math.ceil(n / ncols)

serie_global = hist["Precio m2"].dropna()
xmin = np.nanpercentile(serie_global, 1)
xmax = np.nanpercentile(serie_global, 99)

# Crear figura
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(ncols*4, nrows*3), squeeze=False)

for i, distrito in enumerate(distritos):
    r, c = divmod(i, ncols)
    ax = axes[r, c]

    s = hist.loc[hist["Distrito"] == distrito, "Precio m2"].dropna()
    ax.hist(s, bins=20)
    ax.set_title(f"{distrito} (n={len(s)})", fontsize=10)
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.tick_params(axis='x', labelrotation=0)

    # Línea de mediana para cada distrito
    if len(s) > 0:
        med = float(np.nanmedian(s))
        ax.axvline(med, linestyle='--')

# Quitar ejes vacíos si el grid es mayor que n
for j in range(i+1, nrows*ncols):
    r, c = divmod(j, ncols)
    axes[r, c].axis('off')

fig.suptitle("Histogramas del Precio por m² por distrito (histórico)", fontsize=14)
fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
plt.show()
No description has been provided for this image

📌 Observaciones destacadas

Distritos de gama alta:

Salamanca, Chamartín, Chamberí, Retiro, Centro → distribuciones centradas en precios altos (≈4.000–6.000 €/m², con colas hasta 8.000–9.000).

Además, presentan cola derecha larga: hay pisos con precios extraordinariamente altos (probablemente viviendas de lujo o anuncios con sesgo).

Distritos intermedios:

Moncloa, Arganzuela, Ciudad Lineal, Hortaleza, Tetuán, Latina → rangos medios, entre 3.000–4.500 €/m².

Distribuciones con cierta dispersión → reflejan mezcla de barrios caros y otros más asequibles dentro del mismo distrito.

Distritos más asequibles:

Villaverde, Puente de Vallecas, Villa de Vallecas, Usera, San Blas, Vicálvaro → la mayor parte de los precios está en el rango 1.800–3.000 €/m².

Distribuciones más concentradas, indicando un mercado más homogéneo.

Barajas y Moratalaz:

Muestran distribuciones más estrechas en torno a 2.500–3.500 €/m².

Sugieren estabilidad y menos extremos en comparación con otros distritos.

🧠 Insight

Evidente polarización del mercado inmobiliario en Madrid: distritos de lujo con precios muy elevados y dispersos frente a zonas periféricas con precios más bajos y homogéneos.

La asimetría (colas largas hacia la derecha) indica que existen propiedades premium que tiran hacia arriba las medias en distritos caros → conviene reportar medianas además de medias para no sesgar el análisis.

Este panel refuerza la narrativa de la desigualdad geográfica en el acceso a vivienda en Madrid.

In [17]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

# Diccionario de dataframes por distrito
distritos = {
    "Arganzuela": df_arganzuela,
    "Barajas": df_barajas,
    "Carabanchel": df_carabanchel,
    "Centro": df_centro,
    "Chamartín": df_chamartin,
    "Chamberí": df_chamberi,
    "Ciudad Lineal": df_ciudad_lineal,
    "Fuencarral": df_fuencarral,
    "Hortaleza": df_hortaleza,
    "Latina": df_latina,
    "Moncloa": df_moncloa,
    "Moratalaz": df_moratalaz,
    "Puente de Vallecas": df_puente_de_vallecas,
    "Retiro": df_retiro,
    "Salamanca": df_salamanca,
    "San Blas": df_san_blas,
    "Tetuán": df_tetuan,
    "Usera": df_usera,
    "Vicálvaro": df_vicalvaro,
    "Villa de Vallecas": df_villa_de_vallecas,
    "Villaverde": df_villaverde
}

# Paleta de colores más clara y visual
colormap = cm.get_cmap('tab20', len(distritos))  

# Crear gráfico
plt.figure(figsize=(14, 10))

for i, (nombre, df) in enumerate(distritos.items()):
    df = df.copy()
    df['Mes'] = pd.to_datetime(df['Mes'])
    df.set_index('Mes', inplace=True)
    df['Precio m2'] = pd.to_numeric(df['Precio m2'], errors='coerce')

    # Plot con color diferenciado
    plt.plot(df.index, df['Precio m2'], label=nombre, color=colormap(i),linewidth=2)

# Personalización
plt.title("Evolución anual del Precio m² por Distrito", fontsize=14)
plt.xlabel("Año")
plt.ylabel("Precio m²")
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=9)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

C:\Users\evahr\AppData\Local\Temp\ipykernel_23052\3319063319.py:32: MatplotlibDeprecationWarning: The get_cmap function was deprecated in Matplotlib 3.7 and will be removed in 3.11. Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap()`` or ``pyplot.get_cmap()`` instead.
  colormap = cm.get_cmap('tab20', len(distritos))  # 20 colores bien diferenciados
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In [18]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

# Diccionario de dataframes por distrito
distritos = {
    "Arganzuela": df_arganzuela,
    "Barajas": df_barajas,
    "Carabanchel": df_carabanchel,
    "Centro": df_centro,
    "Chamartín": df_chamartin,
    "Chamberí": df_chamberi,
    "Ciudad Lineal": df_ciudad_lineal,
    "Fuencarral": df_fuencarral,
    "Hortaleza": df_hortaleza,
    "Latina": df_latina,
    "Moncloa": df_moncloa,
    "Moratalaz": df_moratalaz,
    "Puente de Vallecas": df_puente_de_vallecas,
    "Retiro": df_retiro,
    "Salamanca": df_salamanca,
    "San Blas": df_san_blas,
    "Tetuán": df_tetuan,
    "Usera": df_usera,
    "Vicálvaro": df_vicalvaro,
    "Villa de Vallecas": df_villa_de_vallecas,
    "Villaverde": df_villaverde
}

# Paleta de colores más clara y visual
colormap = cm.get_cmap('tab20', len(distritos))  

# Crear gráfico
plt.figure(figsize=(14, 10))

for i, (nombre, df) in enumerate(distritos.items()):
    df = df.copy()
    df['Mes'] = pd.to_datetime(df['Mes'])
    df.set_index('Mes', inplace=True)
    df['Precio m2'] = pd.to_numeric(df['Variación anual'], errors='coerce')

    # Plot con color diferenciado
    plt.plot(df.index, df['Precio m2'], label=nombre, color=colormap(i),linewidth=2)

# Personalización
plt.title("Evolución anual de la variación anual por Distrito", fontsize=14)
plt.xlabel("Año")
plt.ylabel("Variación anual")
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=9)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

C:\Users\evahr\AppData\Local\Temp\ipykernel_23052\209620299.py:32: MatplotlibDeprecationWarning: The get_cmap function was deprecated in Matplotlib 3.7 and will be removed in 3.11. Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap()`` or ``pyplot.get_cmap()`` instead.
  colormap = cm.get_cmap('tab20', len(distritos))  # 20 colores bien diferenciados
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2. Distritos latitud - longitud¶

In [19]:
lat_long = pd.read_csv(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Distritos_Lat_Lon.csv", sep=';')

lat_long.head(10)
Out[19]:
DISTRITO LATITUD LONGITUD
0 Centro 40.41831 -3.70275
1 Arganzuela 40.40021 -3.69618
2 Retiro 40.41317 -3.68307
3 Salamanca 40.42972 -3.67975
4 Chamartín 40.46206 -3.67660
5 Tetuan 40.45975 -3.69750
6 Chamberi 40.43404 -3.70379
7 Fuencarral-El Pardo 40.4984 -3.73140
8 Moncloa-Aravaca 40.43547 -3.73170
9 Latina 40.38897 -3.74569

3. Distritos¶

In [20]:
distritos = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Distritos.xlsx")
In [21]:
distritos.rename(columns={'NOMBRE': 'DISTRITO'}, inplace=True)
In [22]:
distritos.head(10)
Out[22]:
Shape_Leng Shape_Area COD_DIS COD_DIS_TX DISTRITO DISTRI_MAY DISTRI_MT FCH_ALTA FCH_BAJA OBSERVACIONES ACUERDO
0 10304.082346 5.228246e+06 1 1 Centro CENTRO CENTRO NaN NaN NaN NaN
1 12806.765287 6.462176e+06 2 2 Arganzuela ARGANZUELA ARGANZUELA NaN NaN NaN NaN
2 9523.887357 5.466211e+06 3 3 Retiro RETIRO RETIRO NaN NaN NaN NaN
3 10866.335995 5.392404e+06 4 4 Salamanca SALAMANCA SALAMANCA NaN NaN NaN NaN
4 13396.817759 9.175482e+06 5 5 Chamartín CHAMARTIN CHAMARTÍN NaN NaN NaN NaN
5 9919.063144 5.374725e+06 6 6 Tetuan TETUAN TETUÁN NaN NaN NaN NaN
6 9019.544152 4.679185e+06 7 7 Chamberi CHAMBERI CHAMBERÍ NaN NaN NaN NaN
7 94480.909361 2.378383e+08 8 8 Fuencarral-El Pardo FUENCARRAL - EL PARDO FUENCARRAL - EL PARDO NaN NaN NaN NaN
8 41016.912066 4.658695e+07 9 9 Moncloa-Aravaca MONCLOA - ARAVACA MONCLOA - ARAVACA NaN NaN NaN NaN
9 28142.972535 2.541039e+07 10 10 Latina LATINA LATINA NaN NaN NaN NaN

4. Precio viviendas distritos¶

In [23]:
precio_distritos = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Precio_viviendas_distritos.xlsx")

precio_distritos.head(10)
Out[23]:
Año Distrito Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
0 2006 Ciudad de Madrid .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
1 2006 Centro .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
2 2006 Arganzuela .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
3 2006 Retiro .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
4 2006 Salamanca .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
5 2006 Chamartín .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
6 2006 Tetuán .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
7 2006 Chamberí .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
8 2006 Fuencarral-El Pardo .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
9 2006 Moncloa-Aravaca .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

5. Ranking vulnerabilidad distritos¶

In [24]:
ranking = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Ranking_Vulnerabilidad_Distritos.xlsx")

ranking.head(10)
Out[24]:
Año Ranking Distrito Vulnerabilidad
0 2020 1 Puente de Vallecas 0.011033
1 2020 2 Villaverde 0.010210
2 2020 3 Usera 0.010118
3 2020 4 Carabanchel 0.009590
4 2020 5 Latina 0.008578
5 2020 6 Villa de Vallecas 0.008818
6 2020 7 San Blas-Canillejas 0.008328
7 2020 8 Tetuán 0.008002
8 2020 9 Moratalaz 0.007922
9 2020 10 Vicálvaro 0.008100
In [25]:
# Aseguramos que la columna vulnerabilidad se identifica (busca por nombre)
col_vuln = next(c for c in ranking.columns if 'vulner' in str(c).lower())

# Filtrar año 2020
ranking_2020 = ranking[ranking["Año"] == 2020].copy()

# Limpiar nombres de distrito 
ranking_2020["Distrito"] = (
    ranking_2020["Distrito"]
    .astype(str)
    .str.replace(r'^\s*\d+\s*', '', regex=True)
    .str.strip()
)

# Ordenar de mayor a menor vulnerabilidad
ranking_2020 = ranking_2020.sort_values(col_vuln, ascending=False)

# Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.bar(ranking_2020["Distrito"], ranking_2020[col_vuln])

plt.title("Índice de vulnerabilidad por distrito (2020)")
plt.ylabel("Índice de vulnerabilidad")
plt.xlabel("Distrito")
plt.xticks(rotation=75)
plt.tight_layout()
plt.show()
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6. Histórico Euribor¶

In [26]:
euribor = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Euribor Histórico.xlsx")

euribor.head(10)
Out[26]:
Año Mes Valor
0 2025 Agosto 0.02130
1 2025 Julio 0.02079
2 2025 Junio 0.02081
3 2025 Mayo 0.02080
4 2025 Abril 0.02143
5 2025 Marzo 0.02398
6 2025 Febrero 0.02402
7 2025 Enero 0.02526
8 2024 Diciembre 0.02433
9 2024 Noviembre 0.02506
In [27]:
# Diccionario para pasar de nombre de mes a número
meses = {
    "Enero": 1, "Febrero": 2, "Marzo": 3, "Abril": 4,
    "Mayo": 5, "Junio": 6, "Julio": 7, "Agosto": 8,
    "Septiembre": 9, "Octubre": 10, "Noviembre": 11, "Diciembre": 12
}

euribor = euribor.copy()
euribor["Mes_num"] = euribor["Mes"].map(meses)

# Crear columna de fecha (primer día de cada mes)
euribor["Fecha"] = pd.to_datetime(dict(year=euribor["Año"], month=euribor["Mes_num"], day=1))

# Ordenar por fecha
euribor = euribor.sort_values("Fecha")

# Graficar
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(euribor["Fecha"], euribor["Valor"], marker="o")

plt.title("Evolución histórica del Euribor")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("Euribor")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
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7. Transmisiones de propiedad de viviendas a través de compraventa en Comunidad de Madrid¶

In [28]:
transmisiones = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Transmisiones de propiedad de viviendas a través de compraventa en Comunidad de Madrid.xlsx")

transmisiones.head(10)
Out[28]:
Año Mes Dato T1_1 T1_12
0 2007-01-01 00:00:00 enero 7978 NaN NaN
1 2007-01-02 00:00:00 febrero 8214 3 NaN
2 2007-01-03 00:00:00 marzo 8174 -0.5 NaN
3 2007-01-04 00:00:00 abril 6973 -14.7 NaN
4 2007-01-05 00:00:00 mayo 7678 10.1 NaN
5 2007-01-06 00:00:00 junio 7504 -2.3 NaN
6 2007-01-07 00:00:00 julio 7309 -2.6 NaN
7 2007-01-08 00:00:00 agosto 6590 -9.8 NaN
8 2007-01-09 00:00:00 septiembre 7528 14.2 NaN
9 2007-01-10 00:00:00 octubre 6347 -15.7 NaN
In [29]:
df = transmisiones.copy()

# Diccionario meses en español → número
meses = {
    "enero": 1, "febrero": 2, "marzo": 3, "abril": 4,
    "mayo": 5, "junio": 6, "julio": 7, "agosto": 8,
    "septiembre": 9, "octubre": 10, "noviembre": 11, "diciembre": 12
}

# Año como entero
df["Año"] = pd.to_datetime(df["Año"], errors="coerce").dt.year

# Crear columna fecha
df["Mes_num"] = df["Mes"].map(meses)
df["Fecha"] = pd.to_datetime(dict(year=df["Año"], month=df["Mes_num"], day=1))

# 🔹 Limpiar la columna Dato (quitar todo lo que no sea número o punto)
df["Dato"] = df["Dato"].astype(str).str.replace(r"[^\d.,-]", "", regex=True)

# Convertir a float (cambiando comas por puntos si hay)
df["Dato"] = df["Dato"].str.replace(",", ".", regex=False)
df["Dato"] = pd.to_numeric(df["Dato"], errors="coerce")

# Ordenar
df = df.sort_values("Fecha")

# Gráfico de líneas
plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(df["Fecha"], df["Dato"], marker="o", linewidth=1)

plt.title("Transmisiones de propiedad de viviendas en la Comunidad de Madrid")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("Número de transmisiones")
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()
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8. índice de precios de vivienda en la Comunidad de Madrid¶

In [30]:
precios_vivienda = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Índice de Precios de Vivienda en Comunidad de Madrid.xlsx")

precios_vivienda.head(10)
Out[30]:
Año Trimestre Dato T1_1 T1_4
0 2007-01-01 1º trimestre 157.23 NaN NaN
1 2007-01-02 2º trimestre 160.67 2.2 NaN
2 2007-01-03 3º trimestre 161.26 0.4 NaN
3 2007-01-04 4º trimestre 154.51 -4.2 NaN
4 2008-01-01 1º trimestre 152.90 -1.0 -2.8
5 2008-01-02 2º trimestre 153.00 0.1 -4.8
6 2008-01-03 3º trimestre 149.95 -2.0 -7.0
7 2008-01-04 4º trimestre 141.98 -5.3 -8.1
8 2009-01-01 1º trimestre 135.80 -4.4 -11.2
9 2009-01-02 2º trimestre 134.05 -1.3 -12.4
In [31]:
pv = precios_vivienda.copy()

# Diccionario: trimestre → mes representativo
trimestres = {
    "1º trimestre": 1,
    "2º trimestre": 4,
    "3º trimestre": 7,
    "4º trimestre": 10
}

# Crear columna de fecha combinando año + mes representativo
pv["Mes_num"] = pv["Trimestre"].map(trimestres)
pv["Fecha"] = pd.to_datetime(dict(year=pd.to_datetime(pv["Año"]).dt.year,
                                  month=pv["Mes_num"], day=1))

# Ordenar por fecha
pv = pv.sort_values("Fecha")

# Gráfico de líneas
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(pv["Fecha"], pv["Dato"], marker="o", linewidth=2)

plt.title("Evolución del precio medio de la vivienda en la Comunidad de Madrid")
plt.xlabel("Año")
plt.ylabel("Precio medio (€/m²)")
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()
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9. Capital total hipotecado en la Comunidad de Madrid¶

In [32]:
capital_hipotecado = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Capital total hipotecado en Comunidad de Madrid.xlsx")

capital_hipotecado.head(10)
Out[32]:
AÑO MES DATO T1_1 T1_12
0 2007-01-01 enero 4303037.0 NaN NaN
1 2007-01-02 febrero 3929815.0 -8.7 NaN
2 2007-01-03 marzo 3837192.0 -2.4 NaN
3 2007-01-04 abril 3257875.0 -15.1 NaN
4 2007-01-05 mayo 3911680.0 20.1 NaN
5 2007-01-06 junio 3733810.0 -4.5 NaN
6 2007-01-07 julio 3874075.0 3.8 NaN
7 2007-01-08 agosto 3077892.0 -20.6 NaN
8 2007-01-09 septiembre 3740588.0 21.5 NaN
9 2007-01-10 octubre 3433042.0 -8.2 NaN
In [33]:
ch = capital_hipotecado.copy()

# Diccionario meses en español → número
meses = {
    "enero": 1, "febrero": 2, "marzo": 3, "abril": 4,
    "mayo": 5, "junio": 6, "julio": 7, "agosto": 8,
    "septiembre": 9, "octubre": 10, "noviembre": 11, "diciembre": 12
}

# Extraer año como entero
ch["AÑO"] = pd.to_datetime(ch["AÑO"], errors="coerce").dt.year

# Crear columna de fecha
ch["Mes_num"] = ch["MES"].map(meses)
ch["Fecha"] = pd.to_datetime(dict(year=ch["AÑO"], month=ch["Mes_num"], day=1))

# Ordenar por fecha
ch = ch.sort_values("Fecha")

# Gráfico de líneas
plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(ch["Fecha"], ch["DATO"], marker="o", linewidth=1.5)

plt.title("Capital total hipotecado en la Comunidad de Madrid")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("Capital hipotecado (€)")
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()
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10. Total hipotecas constituidas en Madrid mensualmente¶

In [34]:
total_hipotecas = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Total hipotecas constituidas en Madrid mensualmente.xlsx")

total_hipotecas.head(10)
Out[34]:
FECHA MES DATO T1_1 T1_12
0 2007-01-01 enero 18622.0 NaN NaN
1 2007-01-02 febrero 16065.0 -13.7 NaN
2 2007-01-03 marzo 19344.0 20.4 NaN
3 2007-01-04 abril 15919.0 -17.7 NaN
4 2007-01-05 mayo 17050.0 7.1 NaN
5 2007-01-06 junio 16133.0 -5.4 NaN
6 2007-01-07 julio 16479.0 2.1 NaN
7 2007-01-08 agosto 13744.0 -16.6 NaN
8 2007-01-09 septiembre 17779.0 29.4 NaN
9 2007-01-10 octubre 13448.0 -24.4 NaN
In [37]:
th = total_hipotecas.copy()

# 1) Año correcto a partir de la columna Fecha original
th["AÑO"] = pd.to_datetime(th["FECHA"], errors="coerce").dt.year

# 2) Mapear nombre de mes → número de mes
meses = {
    "enero": 1, "febrero": 2, "marzo": 3, "abril": 4,
    "mayo": 5, "junio": 6, "julio": 7, "agosto": 8,
    "septiembre": 9, "octubre": 10, "noviembre": 11, "diciembre": 12
}
th["Mes_num"] = th["MES"].str.lower().map(meses)

# 3) Construir la fecha mensual correcta (primer día del mes)
th["Fecha_ok"] = pd.to_datetime(dict(year=th["AÑO"], month=th["Mes_num"], day=1))

# 4) (Opcional) si hubiera duplicados por mes, agrupa (media)
th = th.groupby("Fecha_ok", as_index=False)["DATO"].mean()

# 5) Ordenar y graficar
th = th.sort_values("Fecha_ok")

plt.figure(figsize=(14,6))
plt.plot(th["Fecha_ok"], th["DATO"], marker="o", linewidth=1.5)
plt.title("Total de hipotecas constituidas en Madrid (mensual)")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("Número de hipotecas")
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()
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11. Población activa¶

In [38]:
poblacion_activa = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Población activa.xlsx")

poblacion_activa.head(10)
Out[38]:
AÑO TRIMESTRE DATO T1_1 T1_4
0 2007-01-01 1º trimestre 3307.9 NaN NaN
1 2007-01-02 2º trimestre 3314.8 0.21 NaN
2 2007-01-03 3º trimestre 3351.9 1.12 NaN
3 2007-01-04 4º trimestre 3365.3 0.40 NaN
4 2008-01-01 1º trimestre 3375.6 0.31 2.05
5 2008-01-02 2º trimestre 3425.8 1.49 3.35
6 2008-01-03 3º trimestre 3436.6 0.32 2.53
7 2008-01-04 4º trimestre 3468.9 0.94 3.08
8 2009-01-01 1º trimestre 3481.8 0.37 3.15
9 2009-01-02 2º trimestre 3481.4 -0.01 1.62
In [40]:
pa = poblacion_activa.copy()

# Mapear trimestre → mes representativo (inicio de trimestre)
trimestres = {
    "1º trimestre": 1,
    "2º trimestre": 4,
    "3º trimestre": 7,
    "4º trimestre": 10,
}

# Año como entero y fecha trimestral correcta
pa["AÑO"] = pd.to_datetime(pa["AÑO"], errors="coerce").dt.year
pa["Mes_num"] = pa["TRIMESTRE"].str.lower().map(trimestres)
pa["Fecha"]   = pd.to_datetime(dict(year=pa["AÑO"], month=pa["Mes_num"], day=1))

# Asegurar numérico y ordenar
pa["DATO"] = pd.to_numeric(pa["DATO"], errors="coerce")
pa = pa.dropna(subset=["Fecha", "DATO"]).sort_values("Fecha")

# Media móvil 4 trimestres (tendencia)
pa["MM4"] = pa["DATO"].rolling(window=4, min_periods=1).mean()

# --- Gráfico ---
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(pa["Fecha"], pa["DATO"], marker="o", linewidth=1, label="Población activa (trimestral)")
plt.plot(pa["Fecha"], pa["MM4"], linewidth=2, label="Media móvil 4 trimestres")

plt.title("Población activa (trimestral) – Comunidad de Madrid")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("Población activa")  
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
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12. Renta disponible¶

In [41]:
renta = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Renta disponible.xlsx")

renta.head(10)
Out[41]:
Dato Año Ciudad de Madrid Centro Arganzuela Retiro Salamanca Chamartín Tetuán Chamberí ... Usera Puente de Vallecas Moratalaz Ciudad Lineal Hortaleza Villaverde Villa de Vallecas Vicálvaro San Blas-Canillejas Barajas
0 Renta neta media por persona 2015 15.257 15.512 16.855 20.900 23.009 24.155 14.563 21.558 ... 9.276 9.386 13.714 14.767 17.662 9.642 11.688 11.375 13.171 17.257
1 Renta neta media por persona 2016 15.717 16.147 17.306 21.504 24.433 25.969 14.970 22.499 ... 9.395 9.545 13.944 15.048 18.277 9.756 11.925 11.695 13.404 17.641
2 Renta neta media por persona 2017 15.930 16.711 17.738 21.598 24.683 26.267 15.180 22.897 ... 9.552 9.706 14.135 15.111 18.620 9.875 12.114 11.941 13.559 17.807
3 Renta neta media por persona 2018 16.700 17.932 18.473 22.706 26.255 28.190 15.742 24.112 ... 9.860 10.045 14.637 15.815 19.759 10.164 12.545 12.353 14.100 18.514
4 Renta neta media por persona 2019 17.030 18.789 19.088 23.262 25.770 27.634 16.354 24.881 ... 10.211 10.402 15.101 16.349 20.044 10.540 12.976 12.916 14.545 19.026
5 Renta neta media por persona 2020 17.059 18.314 19.284 23.227 25.932 27.719 16.336 24.913 ... 10.239 10.445 15.294 16.436 19.890 10.591 13.099 13.123 14.537 19.138
6 Renta neta media por persona 2021 17.586 19.199 20.103 23.925 25.956 28.233 17.026 25.275 ... 10.797 10.941 15.667 16.890 20.500 11.059 13.605 13.849 15.115 19.482
7 Renta neta media por persona 2022 18.632 20.587 21.383 25.407 28.140 30.506 18.062 27.076 ... 11.430 11.452 16.437 17.808 21.766 11.563 14.274 14.832 15.902 20.788
8 Renta neta media por hogar 2015 38.539 31.392 40.203 51.795 53.978 60.962 34.702 48.997 ... 25.573 24.690 34.753 36.833 47.113 26.599 30.175 31.466 34.498 46.347
9 Renta neta media por hogar 2016 39.613 32.458 41.122 52.963 57.147 65.260 35.609 50.882 ... 25.954 25.029 35.059 37.421 48.688 26.915 30.861 32.152 35.077 47.389

10 rows × 24 columns

In [42]:
import math
# === 1) Preparación y limpieza ===
r = renta.copy()

# Normaliza el texto de 'Dato'
r["Dato"] = (
    r["Dato"].astype(str)
    .str.replace(r"\s+", " ", regex=True)
    .str.strip()
)

# Extrae el AÑO de forma robusta (funciona con 2015, 2015.0, '2015-01-01', etc.)
r["Año"] = r["Año"].astype(str).str.extract(r"(\d{4})")[0]
r["Año"] = pd.to_numeric(r["Año"], errors="coerce")

# === 2) Wide -> Long ===
id_cols = ["Dato", "Año"]
dist_cols = [c for c in r.columns if c not in id_cols]

r_long = r.melt(
    id_vars=id_cols,
    value_vars=dist_cols,
    var_name="Distrito",
    value_name="Valor"
)

r_long["Valor"] = pd.to_numeric(r_long["Valor"], errors="coerce")
r_long = r_long.dropna(subset=["Valor", "Año"]).sort_values(["Dato", "Distrito", "Año"])

# Orden explícito de los 4 indicadores 
orden_datos = [
    "Renta neta media por persona",
    "Renta neta media por hogar",
    "Media de la renta neta por unidad de consumo",
    "Mediana de la renta neta por unidad de consumo",
]
datos = [d for d in orden_datos if d in set(r_long["Dato"])]

# === 3) Figura 2x2: un subplot por 'Dato' ===
rows, cols = 2, 2
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols, figsize=(18, 10), sharex=False)
axes = axes.ravel()

for i, dato in enumerate(datos):
    ax = axes[i]
    g = r_long[r_long["Dato"] == dato]

    # Una línea por distrito
    for dist, gd in g.groupby("Distrito"):
        ax.plot(gd["Año"].astype(int), gd["Valor"], marker="o", linewidth=1, label=dist)

    ax.set_title(dato)
    ax.set_xlabel("Año")
    ax.set_ylabel("Valor")
    ax.set_xticks(sorted(g["Año"].dropna().unique().astype(int)))
    ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)

# Oculta ejes sobrantes si hubiera menos de 4 'Dato'
for j in range(len(datos), len(axes)):
    axes[j].axis("off")

# === 4) Leyenda global arriba (que no tape) + títulos/márgenes ===
handles, labels = axes[0].get_legend_handles_labels()
fig.legend(
    handles, labels, title="Distrito",
    loc="upper center", bbox_to_anchor=(0.5, 1.20),
    ncol=min(len(labels), 10), fontsize=8, frameon=False
)

fig.suptitle("Evolución por distrito (4 indicadores de renta)", y=1.12, fontsize=14)
fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])  # deja margen superior para la leyenda
plt.show()
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13. Población por distritos y barrios¶

In [43]:
poblacion_distritos = pd.read_csv(
    r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Población_distrito_barrio.csv",
    sep=";",
    encoding="utf-8"
)

print(poblacion_distritos.head(10))

                fecha  cod_municipio municipio cod_distrito  \
0  1 de enero de 2024          28079    Madrid            1   
1  1 de enero de 2024          28079    Madrid            2   
2  1 de enero de 2024          28079    Madrid            3   
3  1 de enero de 2024          28079    Madrid            4   
4  1 de enero de 2024          28079    Madrid            5   
5  1 de enero de 2024          28079    Madrid            6   
6  1 de enero de 2024          28079    Madrid            7   
7  1 de enero de 2024          28079    Madrid            8   
8  1 de enero de 2024          28079    Madrid            9   
9  1 de enero de 2024          28079    Madrid           10   

               distrito cod_barrio                barrio  num_personas  \
0                Centro          1                Centro        145411   
1            Arganzuela          2            Arganzuela        156559   
2                Retiro          3                Retiro        119757   
3             Salamanca          4             Salamanca        149778   
4             Chamartín          5             Chamartín        148111   
5                Tetuán          6                Tetuán        166211   
6              Chamberí          7              Chamberí        141984   
7   Fuencarral-El Pardo          8   Fuencarral-El Pardo        253898   
8       Moncloa-Aravaca          9       Moncloa-Aravaca        125223   
9                Latina         10                Latina        250396   

  num_personas_hombres num_personas_mujeres  
0               73.734               71.677  
1               73.311               83.248  
2               54.339               65.418  
3               66.374               83.404  
4               66.860               81.251  
5               76.072               90.139  
6               62.918               79.066  
7              119.721              134.177  
8               58.121               67.102  
9              116.437              133.959
In [45]:
import re

pd_df = poblacion_distritos.copy()

# 1) Detectar la columna de personas 
val_col = next(c for c in pd_df.columns if re.search(r'num[\s_]*person', c.lower()))

# 2) Parsear la fecha (soporta "1 de enero de 2024")
pd_df["Fecha"] = pd.to_datetime(pd_df["fecha"], errors="coerce", dayfirst=True)
mask = pd_df["Fecha"].isna()
if mask.any():
    meses = {
        "enero":1,"febrero":2,"marzo":3,"abril":4,"mayo":5,"junio":6,
        "julio":7,"agosto":8,"septiembre":9,"octubre":10,"noviembre":11,"diciembre":12
    }
    s = pd_df.loc[mask, "fecha"].astype(str).str.lower()
    m = s.str.extract(r'(?P<dia>\d{1,2})\s+de\s+(?P<mes>[a-záéíóúüñ]+)\s+de\s+(?P<ano>\d{4})')
    pd_df.loc[mask, "Fecha"] = pd.to_datetime(
        dict(
            year=pd.to_numeric(m["ano"], errors="coerce"),
            month=m["mes"].map(meses),
            day=pd.to_numeric(m["dia"], errors="coerce"),
        ),
        errors="coerce"
    )

# 3) Limpiar filas "Todos" y asegurar numérico
for col in ("distrito", "barrio", "cod_barrio"):
    if col in pd_df.columns:
        pd_df = pd_df[~pd_df[col].astype(str).str.lower().eq("todos")]

pd_df[val_col] = pd.to_numeric(pd_df[val_col], errors="coerce")

# 4) Filtrar a 01/01/2024 y agregar por distrito
target = pd.Timestamp(2024, 1, 1)
f = pd_df[pd_df["Fecha"] == target]
bars = (f.groupby("distrito", as_index=False)[val_col]
          .sum()
          .sort_values(val_col, ascending=False))

# 5) Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.bar(bars["distrito"], bars[val_col])
plt.title("Población por distrito (1 de enero de 2024)")
plt.xlabel("Distrito")
plt.ylabel("Personas")
plt.xticks(rotation=75)

# Etiquetas encima de cada barra (formato miles con punto)
for i, v in enumerate(bars[val_col].values):
    plt.text(i, v, f"{int(round(v)):,}".replace(",", "."), ha="center", va="bottom", fontsize=8, rotation=90)

plt.tight_layout()
plt.show()

C:\Users\evahr\AppData\Local\Temp\ipykernel_23052\721619183.py:10: UserWarning: Could not infer format, so each element will be parsed individually, falling back to `dateutil`. To ensure parsing is consistent and as-expected, please specify a format.
  pd_df["Fecha"] = pd.to_datetime(pd_df["fecha"], errors="coerce", dayfirst=True)
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14. Esperanza de vida¶

In [46]:
esperanza_vida = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Esperanza de vida.xlsx")

esperanza_vida.head(10)
Out[46]:
AÑO Ciudad de Madrid Centro Arganzuela Retiro Salamanca Chamartín Tetuan Chamberi Fuencarral-El Pardo ... Usera Puente De Vallecas Moratalaz Ciudad Lineal Hortaleza Villaverde Villa de Vallecas Vicalvaro San Blas-Canillejas Barajas
0 2004 82 81,5 82,6 83 83 82,7 81 82,6 81,9 ... 81,4 80,2 82,6 82,4 82,5 81,3 79,6 80,4 81,4 82,3
1 2005 82 80,5 82,1 83,4 83,2 83,1 81,9 82,6 81,8 ... 81 80,5 82,3 82,5 81,7 81,4 81 80,8 80,6 82,8
2 2006 82,7 81,1 83,1 83,7 83 83,4 83,1 83,4 82,9 ... 81,3 81,3 83 82,9 82,9 82,1 82,7 83,4 82,1 83,7
3 2007 82,4 81,4 83,4 84,1 83 83,8 82,9 82,1 82,9 ... 81,3 80,7 82,6 82,6 82,8 81,5 81,7 81,4 81,2 82,3
4 2008 82,8 81,8 83,3 83,3 83,7 84,5 82,9 82,9 82,9 ... 81,2 81,3 82,8 83,7 83,1 81,7 81,9 82,6 82,1 83,5
5 2009 83,5 82,1 83,6 84 84,1 84,7 83,5 84,2 83,9 ... 82 82,6 84,1 83,8 83,4 82,8 82,6 83,1 83,2 83,3
6 2010 83,8 83 84,4 84,8 84,4 84,2 83,5 84 83,9 ... 83,1 82,3 83,7 84,2 84,2 83,3 83,7 83,3 82,8 83,3
7 2011 83,9 83,2 84,6 85,2 84,8 84,9 84 84,3 84,1 ... 82,2 82,8 84 83,8 83,9 83,6 83,5 84,4 83,6 83,8
8 2012 83,9 83,1 84,6 84,9 85,2 84,3 83,6 84,4 84 ... 82,9 83 83,9 84,6 84,1 83,3 83,2 84,4 83,2 84,2
9 2013 84,5 83,4 85,8 85,2 85,1 85 84,4 84,5 84,4 ... 83,5 83,5 84,5 85 85,1 83,6 83,5 84,2 83,7 84,5

10 rows × 23 columns

In [52]:
# === 1) Preparación ===
ev = esperanza_vida.copy()

# Extrae el año (robusto a 2015, 2015.0, '2015-01-01', etc.)
ev["AÑO"] = ev["AÑO"].astype(str).str.extract(r"(\d{4})")[0].astype("Int64")

year = 2024
fila = ev.loc[ev["AÑO"] == year]
if fila.empty:
    raise ValueError(f"No hay datos para el año {year} en 'esperanza_vida'.")

# Columnas de distritos (excluye 'Año' y 'Ciudad de Madrid')
cols_distritos = [c for c in ev.columns if c not in ["AÑO", "Ciudad de Madrid"]]

# Serie distrito → valor (convierte coma decimal a punto)
s = fila[cols_distritos].iloc[0].astype(str).str.replace(",", ".", regex=False)
s = pd.to_numeric(s, errors="coerce").dropna()

# Ordena (para barras horizontales queda mejor ascendente)
s = s.sort_values()

# === 2) ELIGE ORIENTACIÓN ===
modo = "horizontal"   

if modo == "vertical":
    # ---- Barras verticales con zoom y etiquetas ----
    vals, labels = s.values, s.index
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 7))
    ax.bar(labels, vals, width=0.6)

    ymin = max(75, np.floor(s.min() - 1))    
    ymax = np.ceil(s.max() + 0.5)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)

    ax.set_title(f"Esperanza de vida por distrito ({year})")
    ax.set_xlabel("Distrito")
    ax.set_ylabel("Años")
    ax.set_xticklabels(labels, rotation=60, ha="right")
    ax.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.4)

    # Etiquetas encima de cada barrita
    for i, v in enumerate(vals):
        ax.text(i, v + 0.05, f"{v:.1f}", ha="center", va="bottom", fontsize=10)

    plt.tight_layout()
    plt.show()

else:
    # ---- Barras horizontales  ----
    vals, labels = s.values[::-1], s.index[::-1]  
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    ax.barh(labels, vals)

    xmin = max(75, np.floor(s.min() - 1))
    xmax = np.ceil(s.max() + 0.5)
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.invert_yaxis()

    ax.set_title(f"Esperanza de vida por distrito ({year})")
    ax.set_xlabel("Años")
    ax.grid(axis="x", linestyle="--", alpha=0.4)

    # Etiquetas al final de cada barra
    for i, v in enumerate(vals):
        ax.text(v + 0.05, i, f"{v:.1f}", va="center", ha="left", fontsize=10)

    plt.tight_layout()
    plt.show()
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15. Paro registrado por distritos¶

In [53]:
paro = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Paro registrado por distritos.xlsx")

paro.head(10)
Out[53]:
Año Mes Ciudad de Madrid 01. Centro 01. Centro.1 01. Centro.2 01. Centro.3 01. Centro.4 01. Centro.5 01. Centro.6 ... 20. San Blas-Canillejas.7 20. San Blas-Canillejas.8 20. San Blas-Canillejas.9 21. Barajas 21. Barajas.1 21. Barajas.2 21. Barajas.3 21. Barajas.4 21. Barajas.5 21. Barajas.6
0 2017 Enero .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
1 2017 Febrero .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
2 2017 Marzo .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
3 2017 Abril .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
4 2017 Mayo .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
5 2017 Junio .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
6 2017 Julio .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
7 2017 Agosto .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
8 2017 Septiembre .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
9 2017 Octubre .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

10 rows × 176 columns

In [54]:
# Eliminar espacios y columnas innecesarias
paro.columns = paro.columns.str.strip()
paro = paro.drop(columns=[col for col in paro.columns if col.lower() in ['mes', 'ciudad de madrid']])

# Seleccionar columnas que contienen código de distrito 
columnas_distrito = [col for col in paro.columns if '.' in col]

# Convertir a numérico
paro[columnas_distrito] = paro[columnas_distrito].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# Agrupar columnas por nombre base (sin sufijos .1, .2, etc.)
# Creamos un diccionario donde cada clave es el nombre base, y el valor, sus columnas
from collections import defaultdict

agrupaciones = defaultdict(list)
for col in columnas_distrito:
    base = col.split('.')[0].strip() + '. ' + col.split('.')[1].split('.')[0].strip()  
    agrupaciones[base].append(col)

# Crear nuevo DataFrame con una columna por distrito
df_distritos = pd.DataFrame()
df_distritos["Año"] = paro["Año"]

for distrito, cols in agrupaciones.items():
    df_distritos[distrito] = paro[cols].mean(axis=1)

# Agrupar por año para tener promedio anual
paro_anual = df_distritos.groupby("Año").mean()

# Graficar
plt.figure(figsize=(12, 7))
for distrito in paro_anual.columns:
    plt.plot(paro_anual.index, paro_anual[distrito], label=distrito)

plt.title("Paro registrado por distrito y año")
plt.xlabel("Año")
plt.ylabel("Paro registrado promedio anual")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left', fontsize='small')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
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16. Evolución precio alquiler de la vivienda¶

In [55]:
evolucion_precio_alquiler = pd.read_csv(
    r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Evolución del precio de alquiler de la vivienda (€m2) por Distrito (Período 2006-2024).csv",
    sep=";", 
    encoding="utf-8"
)

print(evolucion_precio_alquiler.head(10))

    Año                 Distrito Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio  \
0  2006         Ciudad de Madrid    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
1  2006               01. Centro    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
2  2006           02. Arganzuela    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
3  2006               03. Retiro    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
4  2006            04. Salamanca    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
5  2006            05. Chamartín    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
6  2006               06. Tetuán    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
7  2006             07. Chamberí    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
8  2006  08. Fuencarral-El Pardo    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   
9  2006      09. Moncloa-Aravaca    ..      ..    ..    ..   ..    ..    ..   

  Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre  
0     ..         ..      ..        ..        ..  
1     ..         ..      ..        ..        ..  
2     ..         ..      ..        ..        ..  
3     ..         ..      ..        ..        ..  
4     ..         ..      ..        ..        ..  
5     ..         ..      ..        ..        ..  
6     ..         ..      ..        ..        ..  
7     ..         ..      ..        ..        ..  
8     ..         ..      ..        ..        ..  
9     ..         ..      ..        ..        ..

16. Evolución precio venta de la vivienda¶

In [60]:
evolucion_precio_venta = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Evolución precio venta vivienda.xlsx")

evolucion_precio_venta.head(10)
Out[60]:
Año Distrito Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
0 2006 Ciudad de Madrid - - 3.586 3.431 3.550 3.473 3.488 3.477 3.458 3.359 3.491 3.487
1 2006 01. Centro - - - - - - - - - - - -
2 2006 02. Arganzuela - - - - - - - - - - - -
3 2006 03. Retiro - - - - - - - - - - - -
4 2006 04. Salamanca - - - - - - - - - - - -
5 2006 05. Chamartín - - - - - - - - - - - -
6 2006 06. Tetuán - - - - - - - - - - - -
7 2006 07. Chamberí - - - - - - - - - - - -
8 2006 08. Fuencarral-El Pardo - - - - - - - - - - - -
9 2006 09. Moncloa-Aravaca - - - - - - - - - - - -
In [61]:
import re, math, numpy as np, pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ================== CONFIG ==================
YEAR = 2024
MESES = ["Enero","Febrero","Marzo","Abril","Mayo","Junio","Julio",
         "Agosto","Septiembre","Octubre","Noviembre","Diciembre"]
ABBR = ["Ene","Feb","Mar","Abr","May","Jun","Jul","Ago","Sep","Oct","Nov","Dic"]
MES2NUM = {m:i+1 for i,m in enumerate(MESES)}

# ----- Helpers -----
def to_num(x):
    """Convierte textos con miles/decimales ('.' miles, ',' decimal, '-', '..') a float."""
    s = str(x).strip()
    if s in ("", "-", "..", "...", "NaN", "nan", "None"):
        return np.nan
    s = s.replace("\u00A0","").replace(" ","")  
    s = s.replace(".", "")                      
    s = s.replace(",", ".")                     
    try: return float(s)
    except: return np.nan

def clean_distrito(s):
    """Quita prefijos '01. ' etc. y deja el nombre limpio."""
    return re.sub(r"^\s*\d+\.\s*", "", str(s)).strip()

def prep_wide_to_long(df, tipo_label):
    """Pasa de columnas mensuales a long, limpia numéricos y nombres."""
    tmp = df.copy()
    tmp["Año"] = pd.to_numeric(tmp["Año"], errors="coerce")
    tmp["Distrito"] = tmp["Distrito"].apply(clean_distrito)

    # columnas de meses que existan realmente en el df
    month_cols = [c for c in MESES if c in tmp.columns]

    long_ = tmp.melt(
        id_vars=["Año","Distrito"], value_vars=month_cols,
        var_name="Mes", value_name="Precio"
    )
    long_["Precio"] = long_["Precio"].apply(to_num)
    long_["Mes_num"] = long_["Mes"].map(MES2NUM)
    long_["Tipo"] = tipo_label
    return long_

def plot_panel(df_long, titulo):
    """Dibuja panel: un subplot por distrito en el año YEAR."""
    d = (df_long[(df_long["Año"] == YEAR) &
                 (df_long["Distrito"].str.lower() != "ciudad de madrid")]
                 .dropna(subset=["Mes_num"]))

    if d.empty:
        raise ValueError(f"No hay datos para {titulo} en {YEAR} tras la limpieza.")

    distritos = sorted(d["Distrito"].unique())
    n = len(distritos)
    ncols = 5
    nrows = math.ceil(n / ncols)

    # mismos límites Y para todos los subplots 
    y_min = np.nanmin(d["Precio"])
    y_max = np.nanmax(d["Precio"])
    y_pad = (y_max - y_min) * 0.05 if np.isfinite(y_min) and np.isfinite(y_max) else 0
    y_min, y_max = (y_min - y_pad, y_max + y_pad)

    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols,
                             figsize=(ncols*4.2, nrows*3.2), sharex=True, sharey=True)
    axes = np.array(axes).ravel()

    for i, dist in enumerate(distritos):
        ax = axes[i]
        serie = d[d["Distrito"] == dist].sort_values("Mes_num")
        ax.plot(serie["Mes_num"], serie["Precio"], marker="o", linewidth=1.8)
        ax.set_title(dist, fontsize=10)
        ax.set_xticks(range(1, 13))
        ax.set_xticklabels(ABBR, fontsize=8)
        ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)
        ax.set_ylim(y_min, y_max)

    # Oculta ejes sobrantes
    for j in range(i+1, len(axes)):
        axes[j].axis("off")

    fig.suptitle(f"{titulo} – {YEAR}", y=1.02, fontsize=14)
    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.98])
    plt.show()

# ================== VENTA ==================
venta_long = prep_wide_to_long(evolucion_precio_venta, "Venta")
plot_panel(venta_long, "Precio de venta (€/m²) por distrito")

# ================== ALQUILER ==================
alquiler_long = prep_wide_to_long(evolucion_precio_alquiler, "Alquiler")
plot_panel(alquiler_long, "Precio de alquiler (€/m²) por distrito")
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In [62]:
import re, math, numpy as np, pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# ================== CONFIG ==================
MESES = ["Enero","Febrero","Marzo","Abril","Mayo","Junio","Julio",
         "Agosto","Septiembre","Octubre","Noviembre","Diciembre"]
MES2NUM = {m: i+1 for i, m in enumerate(MESES)}

# ----- Helpers -----
def to_num(x):
    """Convierte textos con miles/decimales ('.' miles, ',' decimal, '-', '..') a float."""
    s = str(x).strip()
    if s in ("", "-", "..", "...", "NaN", "nan", "None"):
        return np.nan
    s = s.replace("\u00A0", "").replace(" ", "")  
    s = s.replace(".", "")                        
    s = s.replace(",", ".")                       
    try:
        return float(s)
    except Exception:
        return np.nan

def clean_distrito(s):
    """Quita prefijos '01. ' etc. y deja el nombre limpio."""
    return re.sub(r"^\s*\d+\.\s*", "", str(s)).strip()

def prep_wide_to_long(df, tipo_label):
    """Pasa de columnas mensuales a formato largo y limpia numéricos/nombres."""
    tmp = df.copy()
    tmp["Año"] = pd.to_numeric(tmp["Año"], errors="coerce")
    tmp["Distrito"] = tmp["Distrito"].apply(clean_distrito)

    month_cols = [c for c in MESES if c in tmp.columns]
    long_ = tmp.melt(
        id_vars=["Año", "Distrito"],
        value_vars=month_cols,
        var_name="Mes",
        value_name="Precio"
    )
    long_["Precio"] = long_["Precio"].apply(to_num)
    long_["Mes_num"] = long_["Mes"].map(MES2NUM)
    long_["Tipo"] = tipo_label

    # Fecha mensual (día 1)
    long_["Fecha"] = pd.to_datetime(
        dict(year=long_["Año"].astype("Int64"),
             month=long_["Mes_num"].astype("Int64"),
             day=1),
        errors="coerce"
    )
    return long_

def plot_panel_all_years(df_long, titulo):
    """Panel: un subplot por distrito con la serie temporal completa (todos los años)."""
    d = (df_long[(df_long["Distrito"].str.lower() != "ciudad de madrid")]
                .dropna(subset=["Fecha", "Precio"]))

    if d.empty:
        raise ValueError(f"No hay datos para {titulo} tras la limpieza.")

    distritos = sorted(d["Distrito"].unique())
    n = len(distritos)
    ncols = 5
    nrows = math.ceil(n / ncols)

    # misma escala Y para todo el panel 
    y_min = np.nanmin(d["Precio"])
    y_max = np.nanmax(d["Precio"])
    y_pad = (y_max - y_min) * 0.05 if np.isfinite(y_min) and np.isfinite(y_max) else 0
    y_min, y_max = (y_min - y_pad, y_max + y_pad)

    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols,
                             figsize=(ncols*4.4, nrows*3.2),
                             sharex=True, sharey=True)
    axes = np.array(axes).ravel()

    for i, dist in enumerate(distritos):
        ax = axes[i]
        serie = d[d["Distrito"] == dist].sort_values("Fecha")
        ax.plot(serie["Fecha"], serie["Precio"], marker="o", linewidth=1.6)
        ax.set_title(dist, fontsize=10)
        ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)
        ax.set_ylim(y_min, y_max)
        # Ticks de año (cada 2 años; ajusta si quieres)
        ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(base=2))
        ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y"))

    # Oculta celdas sobrantes
    for j in range(i+1, len(axes)):
        axes[j].axis("off")

    fig.suptitle(titulo, y=1.02, fontsize=14)
    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.98])
    plt.show()

# ================== VENTA (todos los años) ==================
venta_long = prep_wide_to_long(evolucion_precio_venta, "Venta")
plot_panel_all_years(venta_long, "Precio de venta (€/m²) por distrito – Serie completa")

# ================== ALQUILER (todos los años) ==================
alquiler_long = prep_wide_to_long(evolucion_precio_alquiler, "Alquiler")
plot_panel_all_years(alquiler_long, "Precio de alquiler (€/m²) por distrito – Serie completa")
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17. Compraventa de viviendas según régimen y provincias¶

In [63]:
compraventa_viviendas = pd.read_excel(r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Compraventa de viviendas según régimen en Madrid.xlsx")

compraventa_viviendas.head(10)
Out[63]:
Régimen 28 Madrid 2025M06 2025M05 2025M04 2025M03 2025M02 2025M01 2024M12 2024M11 2024M10 ... 2007M10 2007M09 2007M08 2007M07 2007M06 2007M05 2007M04 2007M03 2007M02 2007M01
0 Viviendas: Total 6944 7020 6604 7380 6963 7102 6010 6876 8290 ... 6347 7528 6590 7309 7504 7678 6973 8174 8214 7978
1 Vivienda nueva 1302 1559 1499 1843 1786 2225 1518 1587 2047 ... 2534 2869 2166 2555 2110 2400 2633 2622 2716 2514
2 Vivienda usada 5642 5461 5105 5537 5177 4877 4492 5289 6243 ... 3813 4659 4424 4754 5394 5278 4340 5552 5498 5464
3 Vivienda libre 6542 6651 6191 7017 6582 6734 5580 6155 7791 ... 5785 7175 6323 6827 7012 7193 6182 7568 7662 7555
4 Vivienda protegida 402 369 413 363 381 368 430 721 499 ... 562 353 267 482 492 485 791 606 552 423

5 rows × 223 columns

In [64]:
import re
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# --- 1) Detectar columna de régimen y columnas mensuales ---
df = compraventa_viviendas.copy()

# Columna con el nombre del régimen (por si viene con encabezados raros)
reg_col = next((c for c in df.columns if re.search(r"r[ée]gimen", str(c), flags=re.I)), df.columns[0])
df["Regimen"] = df[reg_col].astype(str).str.strip()

# Columnas tipo 'YYYYMmm' (p. ej. 2025M06)
month_cols = [c for c in df.columns if re.match(r"^\s*\d{4}M\d{2}\s*$", str(c))]

# --- 2) Wide -> long y limpieza básica ---
long = df.melt(id_vars=["Regimen"], value_vars=month_cols,
               var_name="Periodo", value_name="Num")

long["Periodo"] = long["Periodo"].astype(str).str.strip()
long[["Año","Mes"]] = long["Periodo"].str.extract(r"(?P<Año>\d{4})M(?P<Mes>\d{2})").astype("Int64")
# fuerza a numérico por si hay celdas con puntos/comas/… 
long["Num"] = (long["Num"].astype(str)
                        .str.replace(r"\s|\u00A0", "", regex=True)
                        .str.replace(".", "", regex=False)   
                        .str.replace(",", ".", regex=False)  
              )
long["Num"] = pd.to_numeric(long["Num"], errors="coerce")

# Quitar la fila de total agregado
long = long[~long["Regimen"].str.contains("total", case=False, na=False)]

# Normalizar nombres de régimen (opcional)
long["Regimen"] = (long["Regimen"]
                   .str.replace(r"Vivienda\s+", "", regex=True)
                   .str.strip()
                   .str.capitalize())   

# --- 3) Agregar por año y régimen (suma mensual del año) ---
anual = (long.dropna(subset=["Año"])
              .groupby(["Año","Regimen"], as_index=False)["Num"]
              .sum())

# Nos quedamos con los 4 regímenes clave
regimenes = ["Nueva", "Usada", "Libre", "Protegida"]
anual = anual[anual["Regimen"].isin(regimenes)]

# --- 4) Gráfico de 4 líneas (una por régimen) ---
plt.figure(figsize=(12,6))
for r in regimenes:
    g = anual[anual["Regimen"] == r].sort_values("Año")
    if not g.empty:
        plt.plot(g["Año"], g["Num"], marker="o", linewidth=1.8, label=r)

plt.title("Compraventas de vivienda por régimen (suma anual)")
plt.xlabel("Año")
plt.ylabel("Número de viviendas")
plt.xticks(sorted(anual["Año"].unique()))
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.4)
plt.legend(title="Régimen")
plt.tight_layout()
plt.show()
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18. Población mensual por distritos (2022) y evolución de la población¶

In [65]:
poblacion_distritos = pd.read_excel(
    r"C:\Users\evahr\Downloads\TFM-idealista\Población mensual por distritos.xlsx",
)
In [59]:
poblacion_distritos.columns = poblacion_distritos.columns.str.strip().str.upper()
print(poblacion_distritos.head(10))

              DISTRITO   AÑO    MES  POBLACIÓN  MES_NUM
0               Centro  2007  Enero    141.708        1
1           Arganzuela  2007  Enero    149.951        1
2               Retiro  2007  Enero    124.507        1
3            Salamanca  2007  Enero    146.841        1
4            Chamartín  2007  Enero    143.981        1
5               Tetuán  2007  Enero    152.535        1
6             Chamberí  2007  Enero    145.570        1
7  Fuencarral-El Pardo  2007  Enero    213.547        1
8      Moncloa-Aravaca  2007  Enero    117.438        1
9               Latina  2007  Enero    256.949        1
In [69]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = poblacion_distritos.copy()

# Asegura que POBLACIÓN sea numérica (maneja formatos tipo '141.708' o '141,708')
if df['POBLACIÓN'].dtype == 'O':
    df['POBLACIÓN'] = (df['POBLACIÓN'].astype(str)
                       .str.replace('.', '', regex=False)
                       .str.replace(',', '.', regex=False)
                       .astype(float))

# Filtra diciembre 2022 (dato final del año)
dec_2022 = df[(df['AÑO'] == 2022) & (df['MES_NUM'] == 12)][['DISTRITO','POBLACIÓN']].copy()

# Ordena por población (descendente)
dec_2022 = dec_2022.sort_values('POBLACIÓN', ascending=False)

# Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(14,7))
plt.bar(dec_2022['DISTRITO'], dec_2022['POBLACIÓN'])
plt.title('Población por distrito – Diciembre 2022')
plt.ylabel('Población')
plt.xticks(rotation=75, ha='right')
plt.tight_layout()
plt.show()
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In [70]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = poblacion_distritos.copy()

# --- Asegura que POBLACIÓN sea numérica (maneja '141.708' o '141,708') ---
if df['POBLACIÓN'].dtype == 'O':
    df['POBLACIÓN'] = (df['POBLACIÓN'].astype(str)
                       .str.replace('.', '', regex=False)
                       .str.replace(',', '.', regex=False)
                       .astype(float))

# --- Tomamos el valor de fin de año por distrito (diciembre; si no hay, el último mes disponible) ---
df = df.sort_values(['AÑO', 'DISTRITO', 'MES_NUM'])
fin_de_anio = df.groupby(['AÑO', 'DISTRITO'], as_index=False).tail(1)

# --- Pivot: filas=años, columnas=distritos, valores=población de fin de año ---
pivot = fin_de_anio.pivot(index='AÑO', columns='DISTRITO', values='POBLACIÓN').sort_index()

# --- Gráfico de líneas (evolución por distrito a lo largo de todos los años) ---
ax = pivot.plot(figsize=(16, 8))
ax.set_title('Evolución de la población por distrito (fin de año)')
ax.set_xlabel('Año')
ax.set_ylabel('Población (fin de año)')
ax.legend(title='Distrito', ncol=3, fontsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
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